Всем вам знакомы разнообразные отладчики, для определения ошибок в коде.
А если этих ошибок нет там.
В работу включаются тестировщики.
Он/Она находят визуальную ошибку, передает информацию разработчику и ошибку устраняют.
Но для этого разработчику надо тратить время на выявление причин.

Решил это ускорить с помощью позиционирования данных в пространстве и времени.

Например, есть буфферная геометрия, и где появится визуальная ошибка - никто не знает.
Но как только её заметили, числовые данные ( индексы ) передаются в нейромодель.
На этом этапе она находит ошибку, чем снимает с разработчика время поиска и устранения ошибки.

Приветствую Всех!
Поздравляю с наступившим Новым Годом!
Желаю Вам найти Неизвестное и увидеть Невозможное!

В сегодняшнем примере продолжаем демонстрацию возможностей WebGPU TSL.
И это Волосы. В начале разработки я не знал что каждый волос имеет свой большой автономный мир.

Реализованные параметры волос:
- физика (ветер, направление, гравитация)
- внешний вид ( плотность, длина, сегменты,толщина у корня и на кончике волоса, прозрачность, цвет )
- случайность волос
- смещение корня
- визуальный отладчик ( каркас вершин, пружины, нормали, цветовая карта жесткости, карта пушистости, карта демпфирования )
- экспорт и импорт настройки волос (json)

Параметры в разработке:
- физика ( коллизия с телом, демпфирование, расчесывание волос )
- жесткость волос
- пушистость волос
- оптимизация при смене зоны волос ( Blender )

В данное приложение возможно внедрение нейромодели.
Сейчас идет обучение внешней нейромодели по WebGL/ WebGPU данным.

Приятного просмотра :)

Аттракторы WebGPU TSL

Данная интерактивная визуализация создана с помощью ИИ на основе полученных данных из геометрии Blender
Для сбора данных и обучения использовали следующий порядок:
- Создание геометрии аттракторов
- Сбор данных с помощью скрипта python
- Обучение нейромодели
- Нейросборка с помощью WebGPU TSL

Приветствую всех подписчиков канала Альтернативный WebGL.

Поставил себе задачу, которую хочу решить.
Интерьерные WebGL интерактивные сцены считаются сложными для разработки и для оборудования.
Факторов множество ( нужны реалистичные, фотографические материалы, нужно освещение и тени реального мира, количество полигонов и т.п.)

В прошлом была попытка реализации с помощью Armory3D.
Сейчас хочу попробовать и провести тесты над интерьером с помощью WebGPU TSL.

Может кто-то предоставить модель интерьера (blender) для тестов с моей стороны?
Отвечу всем, но в работу сейчас смогу взять только одну модель. И, заранее, прошу меня понять.

Игровая физика в Hole Game, на Three.js и Rapier.js.
Попробуем добавить сюда максимальное количество объектов реального мира.

Пробуем показать свои коллайдеры и разместить их в мире rapier.js

Новые примеры и работы теперь на сайте altwebgl.
Здесь также буду по возможности дублировать.

https://altwebgl.ru/

Доработал обработку цветов в WebGL . Далее на очереди распознавание всех возможных прилагательных, глаголов и существительных, чтобы полностью сделать управление дистанционным))